1.通达信公式进阶（1）：如何导入和导出公式？
2.中银理财进阶类是进阶什么意思
3.均线进阶之EMA：守住趋势，拒绝卖飞和站岗（含Python实战）
4.abv指标实战应用有哪些 一共七点
5.通达信公式进阶（9）：条件预警和全推数据
6.通达信公式进阶（5）：指标排序.401
通达信公式进阶（1）：如何导入和导出公式？
通达信公式的指标指标进阶教学已启程，专为深化理解和掌握更深入技巧的源码源码交易者。如果你尚未体验入门教学，大全请点击链接进行浏览和学习。进阶进阶教学聚焦于特殊应用技能，指标指标源码分析基础旨在让你对通达信公式有全面的源码源码洞察。期间，大全我会分享一系列通达信函数精讲和精选指标案例，进阶以便于大家实践和理解。指标指标
针对粉丝提问较多的源码源码导入和导出公式问题，本次将详细讲解两种方式：复制粘贴源码以及通过公式文件的大全导入和导出。具体步骤如下：
源码复制注意事项
通达信公式的进阶源码包含公式表达式的一系列文本。例如，指标指标MA公式源码为从'MA1'开始至'；'结束的源码源码代码段。复制源码后，建立相应类别的新公式，如新建技术指标'BowanYuDan_'，然后将源码粘贴进去。在聊天软件复制时，粘贴后可能产生排版错乱和无效换行，无需修改。但在测试公式时，若有错误显示，应检查是否缺少参数部分。确保参数完整，公式便能正常运行。
公式文件的导出与导入
导出公式以文件形式保存，包含了源码、参数、公式名、注释和绘图方式等。公式文件存储于通达信内置的公式管理器中，导出文件则需使用管理器的导出功能。选中公式、点击快速导出，系统自动生成命名为公式名的文件。保存此文件即可。需要注意，若选择完全加密导出，将无法编辑文件，仅能启用，下一期教学将介绍这一加密模式。
导入公式则更简便，打开公式编辑器后点击'导入公式'，选择先前导出的文件，点击'打开'。出现导入界面，确保选择了正确的google内核源码公式，不选默认无法导入。若遇同名文件，需选择覆盖现有公式或改名后再导入，避免导入失败。
量化解析
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中银理财进阶类是什么意思
中银理财进阶类的意思就是比普通的理财的风险等级更高，因为进阶的理财挂钩指标多种多样，包括利率、汇率、商品价格、商品指数、股票价格等，所以风险比一般的风险大，就称为“进阶”。
投资者在购买之前，可以看产品的详细简介，并且也可以看产品的寿命书，一般说明书上都会显示。中银理财是中国银行的全资子公司，平台比较安全。
小提示，通过以上关于中银理财进阶类是什么意思内容介绍后，相信大家会对中银理财进阶类是什么意思有个新的了解，更希望可以对你有所帮助。
均线进阶之EMA：守住趋势，拒绝卖飞和站岗（含Python实战）
学习了上一节课之后，大家对于均线的认识已经基本到位了。然而，均线存在中期缺陷，其延滞性明显，对于短线波动不够敏感，无法真实反映价格趋势。本节课将介绍指数移动平均（EMA）这一指标，以解决均线的不足。EMA在反映趋势快慢上具有先天优势，其金叉、死叉更难出现，信号更具确定性，有助于避免卖飞、买在半山腰的错误操作。我们还将通过实例演示这一优势。同时，EMA还将涉及之后讲解的内容，希望您能认真学习、理解它。检测火绒源码
接下来，我们将探讨指数移动平均（EMA）的基本概念。EMA是基于简单移动平均（SMA）的改良，通过加权移动平均法，赋予最新数据更高的权重。计算公式如下：每次迭代时，较旧数据的权重呈指数级减小，最新一日价格权重为三分之一，历史EMA占比三分之二。在股票等场景中，EMA更重视最新价格，因为它们包含了更多市场信息，更符合我们的直觉。此外，EMA线条更平滑，且金叉、死叉较少发生，一旦发生，往往意味着操作信号。
了解了EMA的基本概念后，我们将在Python中实现EMA的计算。虽然手动实现稍复杂，但仍然简单。实现过程中，需注意处理首位数据。通常有两种方法：一种是使用指数权重，另一种是使用线性权重。长期来看，这两种方法几乎无差异。我们将通过Python代码演示这两种方法，帮助大家理解EMA原理。
接下来，我们将通过实战演示EMA的使用。首先，我们将获取沪深指数和平安银行日线行情数据，并使用手动计算和Python内置函数、第三方库talib计算EMA。结果一致，证明了选择方法的合理性和灵活性。同时，我们将分析EMA与价格波动的关系，以及在趋势中的实战应用，对比SMA和EMA在不同时间段的表现，以验证EMA在趋势识别上的优势。
总结来说，EMA通过加权移动平均法赋予最新数据更高的权重，减少了金叉、死叉的高价pc源码出现，使信号更具确定性。在趋势中，EMA能够更准确地识别趋势，避免卖飞和买在半山腰的错误操作。通过实战应用和对比分析，我们发现EMA在趋势识别上具有明显优势。实际应用中，我们应结合个人投资风格（长线、中线、短线）选择最优参数和策略。量化分析的魅力在于，每个人都可以发现适合自己的小诀窍，而这些诀窍往往独一无二。希望您能在这个过程中赚到认知范围内的收益。
量化入门的主题篇幅有限，这里就暂且先不展开。如果您对此感兴趣，欢迎随时交流。
abv指标实战应用有哪些 一共七点
一个指数指标永远不是适用于所有的市场行情的，在市场持续发展的过程中，技术指标同样也是在逐步进行变化。obv指标的技术我们前期已经说过了，那么接下来要说的就是它的进阶版abv。abv指标实战应用有哪些？abv指标是通过对obv指标的优化平滑处理而创新改造出来的一种反映量价关系的指标。
该指标主要用来反映不同时间段的资金量的对比变化，并从这种变化的相互关系中研判资金量的增减变化，从而准确地判断出主力资金进出股票市场的具体情况。在图表上，abv指标一般有短期、中期、长期三条线，分别反映短期、中期、长期资金量的变化。1因为abv指标是由obv指标演化而来的，所以，obv指标的缺陷同样可能在abv指标上表现出来，这是投资者在使用时需要特别注意的。
2如果短期线和中期线及长期线相近，并且都平行向上，形成多头排列时，表示主力机构正在边吸纳股票边拉升价格，此时投资者可以跟进。3如果是短期线与中期线及长期线相近，并且都平行向下时，表示主力机构此时还没有进场，或者部分主力机构正在大肆出货，不可急于杀入。teach Pendant 源码
4如果中期线与长期线由上行趋势转为下行趋势，而短期线分别向下行，形成一个断层向下的形态时，一般可认为主力机构拉高出货已完成，此股短时间内不会再次炒作，要经过很长一段时间的恢复才有可能重新启动。5当短期线向上拉得太急太猛，与中长期线乖离率相差太大时，短期线应出货，要等到短期线再次向中长期线靠拢时方可逢低吸纳，等待主力再次拉升。
6如果是短期线下行，但中长期线仍为向上趋势时，此时如果被套则不用担心，因为主力机构还没有出完货，一定还会再次实施自救行为。7abv指标不仅可以研判个股情况，还可以对大盘进行研判。综上所述，abv指标的应用主要是集中在这些方面，因而我们在实际应用中要多加注意。
通达信公式进阶（9）：条件预警和全推数据
全推数据，它指的是市场实时金融数据，包括最新的即时量价等基础行情数据，以及基于这些基础数据定义的数据。
通常情况下，量化交易的全推数据包括每笔交易、每个tick的实时数据，而通达信的接口仅提供分时行情级别的全推数据。这里所说的基础行情全推数据，实际上就是分时行情，而其他全推数据则可以通过DYNAINFO即时行情函数来获取。
正因为这个特性，通达信的全推数据通常和条件预警功能搭配使用。接下来，我就以我自己编写的公式综合预警示例为例，来教大家如何设置条件预警。
我是@波有蛋，一位从业八年的职业交易员，对股票、基金、程序化交易等领域有深入的研究，擅长指标和选股公式的编写，已经服务了上千粉丝，帮助他们开通了满意的证券账户。
那么，下面我们就正式开始本期的教学吧！
1、全推数据
通达信的全推数据包括即时量价等基础行情数据，以及其他通过DYNAINFO即时行情函数获取的数据。
需要注意的是，直接使用基础行情数据函数OCHLVA获取到的数据并非即时量价全推数据，它还包含了历史行情。即时量价获取接口如下：
对比OCHLVA和即时量价全推数据，基础行情用实线表示，全推数据用虚线表示，同一个数据用相同的颜色表示，源码如下：
将成交量和成交额放在副图，同比压缩数量级，效果如下图所示：
全推数据始终显示一条直线，始终只输出最新的即时行情数据，而OCHLVA则包含了历史数据。
2、条件预警
条件预警是选股公式的延伸用法。在使用选股公式时，每次选股才生效一次，即便设置自动选股，也只能最多一分钟选一次股（使用一分钟一次刷新非常占用电脑的工作效率）。
条件预警则可以实时处理全推数据，相当于实时刷新的选股公式，只要在盘中随时满足选股条件就能直接将股票加入自选，而使用条件选股则可能错过很多时机。
介绍完条件预警的功能后，我就以我自编的选股公式综合预警示例为例，教大家如何设置条件预警。
首先，导入综合预警示例公式。还没有综合预警示例公式的粉丝，你懂的~
导入成功后，键盘精灵输入.启动条件预警设置。
条件预警设置分成4个栏目，其中预警品种设置、预警公式设置是主要用到的功能。下面我将依次教大家如何设置。
预警品种是指你想对哪些证券进行监控，可以自行选定添加，条件预警默认监控添加的品种。
比如，我想监控所有上证A股，就点击左侧的上证A股栏，再点击全选后确认，即可将所有上证A股添加到监控。
之后，进入预警公式设置，点击添加公式，选择综合预警示例公式添加。
注意，预警范围可以选择预设品种和指定范围，选择预设品种即监控之前在预警品种添加的列表，选择指定范围则可重新自定义监控范围。
最后，可以将预警结果关联到自定义板块，相当于选股入板块。
设置完成后，系统会提示启动预警功能。
只有盘中才会出现预警结果，示例截图时间在盘后，所以没有数据。
对于不清楚的地方，欢迎留言讨论，任何问题我都会解答~
如果你对低佣开户或量化交易有需求，或者需要量化策略、通达信公式编写的技术支持，关注我，希望能帮得到你。
通达信公式进阶（5）：指标排序.
指标排序功能，通过技术指标的输出值大小，对股票进行排序，快捷键为.。此功能除了排序，还可在同一屏幕上显示多支股票的某一技术指标的所有输出值，并能切换日期。
以连板天数排序为例，教你如何使用指标排序功能。指标排序界面包含设置参数、基础数据及指标输出三个区域。设置参数区域允许调整证券范围、指标周期、日期、技术指标、计算数据量及复权设置。基础数据区域展示股票序号、代码、名称、涨幅、现价及总金额。指标输出区域显示选定技术指标的输出值，点击输出变量名即可根据输出值大小对股票进行排序。
具体操作上，首先分享连板天数的指标源码，并说明如何启用及应用指标排序功能。键盘精灵输入.启动指标排序，首次打开时，区域③展示系统指标的输出。对于图形依赖性强的指标如系统KDJ指标，仅排序效果不佳，需更换有意义的技术指标。选择连板天数排序指标后，数据刷新，股票默认按照代码排序，点击顶部栏的连板数变量，股票便按照连板数排序。这是一个简单的应用案例，使用.后，可应用于多种指标排序方法进行选股或买卖，希望对你有所帮助。
若有任何疑问或需求，欢迎留言讨论，我会尽力解答。对低佣开户或量化交易感兴趣，需要量化策略或通达信公式编写技术支持，请关注我，期待能为你的交易提供支持。
Python进阶系列DataFrame排序操作~|图解 + 示例代码
在DataFrame中，我们可以根据一列或多列对数据进行排序。默认情况下，排序方式是升序。
例如，在Salaries.csv数据源中，我们可以按照薪资的升序进行排序，相关代码如下。
在排序过程中，我们可以使用sort_values()方法，其中的by参数可以接收一个列表，表示多个排序指标（key）。sort_values()将根据参数by中的不同指标依次进行排序。
随后的参数ascending可以接收一个布尔值构成的列表，与前面参数by指定的排序指标一一对应，用于指定是升序（True）还是降序（False）。
例如，如果我们想按照Age的升序和Net_Pay的降序进行排序，可以使用以下命令来实现。
参与排序的指标由参数by指定，每个排序的类型（升序或降序）由参数ascending指定：[True, False]。这两个列表存在一一对应关系，第一个排序指标Age对应第一个排序类型True，第二个排序指标Net_Pay对应第二个排序类型False。
当数据量巨大时，由于显示不充分，我们可能需要修改Pandas的设置来显示更多内容。
股票指标公式编写教程大全
股票指标公式编写教程大全 一、明确答案 本文旨在提供股票指标公式的编写教程，涵盖基础指标编写、进阶指标编写及优化策略等方面，帮助投资者更高效地分析股票市场。 二、详细解释 1. 基础指标公式编写 在股票分析中，基础指标公式是投资者进行初步分析的重要工具。常见的指标如移动平均线、相对强弱指数等，可以通过编程实现自动化计算。以MA为例，其公式为N日的股票收盘价之和除以N。在编写时，首先收集每日收盘价数据，然后利用公式计算得出。这些基础指标的编写相对简单，但对于分析股票走势非常有帮助。 2. 进阶指标公式编写 进阶指标公式包括一些复合指标，如布林带、随机指标等。这些指标结合了更多的信息，如股价波动范围、交易量等，以提供更全面的市场分析视角。编写这些指标公式需要理解其背后的逻辑和计算方法，并结合编程技巧实现。例如，布林带的计算公式涉及股价的标准差和移动平均线等。 3. 优化策略 在编写股票指标公式的过程中，优化策略也是非常重要的。投资者可以通过回测历史数据来验证指标的准确性，并根据实际效果调整公式参数。此外，结合多种指标进行综合判断，可以提高分析的准确性。同时，对于编写的公式要定期进行维护和更新，以适应市场变化。 4. 编写工具与资源 在编写股票指标公式时，投资者可以选择使用专业的股票分析软件或编程语言来实现。这些工具提供了丰富的函数和库，方便投资者快速编写和调试指标公式。此外，网络上也有大量的教程和案例供投资者参考和学习。 总之，掌握股票指标公式的编写方法对于提高投资者的分析能力至关重要。通过不断学习和实践，投资者可以逐步掌握基础的指标编写技巧，并进一步探索进阶指标的编写方法。同时，灵活运用优化策略并合理利用相关资源和工具，将有助于投资者更有效地分析股票市场。干货|XGBoost进阶—调参+实战
无需多言，XGBoost的强大已为人所熟知，但对于还不熟悉它的朋友，这里有一个入门指南：
然而，XGBoost并非全能，它需要精细调参才能发挥最大潜力。接下来我们将深入探讨XGBoost的参数调整技巧，这些内容配合代码理解效果更佳，具体代码见：[代码链接]
首先，XGBoost的参数分为三大类：通用参数、booster参数和学习目标参数。
1. 通用参数包括booster选择（默认gbtree，决策树模型优于线性模型gbliner）、silent模式（默认0，开启则无输出，便于理解）、nthread（控制线程数，不设则自动检测）。
2. booster参数中，eta（默认0.3）控制学习步长，min_child_weight（默认1）影响最小样本权重，max_depth（默认6）防止过拟合，max_leaf_nodes和gamma（分别控制最大节点数和分裂阈值）也有类似作用。max_delta_step（默认0）调整权重变化，subsample和colsample_bytree（两者控制特征选择）则防止过拟合。lambda和alpha（正则化项）用于减少过拟合。
3. 学习目标参数，objective定义优化目标，eval_metric对应评估指标，seed用于设置随机数种子，便于复现和参数调整。
以上参数众多，实战部分包括模型构建、预测、可视化、学习曲线分析和交叉验证等技术，详情请持续关注后续更新。由于篇幅限制，完整代码将分期展示，包括sklearn和XGBoost结合的示例，敬请期待。